Archivos-DB-MCP: Búsqueda vectorial para proyectos de código

Un sistema de base de datos vectorial local que proporciona a los agentes de codificación LLM capacidades de búsqueda rápidas y eficientes para proyectos de software a través del Protocolo de control de mensajes (MCP).

Características

Configuración cero : detecta automáticamente la estructura del proyecto con valores predeterminados razonables
Monitoreo en tiempo real : vigila continuamente los cambios en los archivos
Búsqueda vectorial : búsqueda semántica para encontrar código relevante
Interfaz MCP : compatible con Claude Code y otras herramientas LLM
Modelos de código abierto : utiliza modelos de caras abrazadas para incrustaciones de código

Related MCP server: MCPunk

Instalación

Opción 1: Clonar y configurar (recomendado)

# Using SSH (recommended if you have SSH keys set up with GitHub)
git clone git@github.com:randomm/files-db-mcp.git ~/.files-db-mcp && bash ~/.files-db-mcp/install/setup.sh

# Using HTTPS (if you don't have SSH keys set up)
git clone https://github.com/randomm/files-db-mcp.git ~/.files-db-mcp && bash ~/.files-db-mcp/install/setup.sh

Opción 2: Script de instalación automatizada

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/randomm/files-db-mcp/main/install/install.sh | bash

Uso

Después de la instalación, ejecute en cualquier directorio del proyecto:

files-db-mcp

El servicio permitirá:

Detecta tus archivos de proyecto
Iniciar la indexación en segundo plano
Comience a responder a las consultas de búsqueda de MCP de inmediato

Requisitos

Estibador
Docker Compose

Configuración

Files-DB-MCP funciona sin configuración, pero puedes personalizarlo con variables de entorno:

EMBEDDING_MODEL - Cambia el modelo de incrustación (predeterminado: 'jinaai/jina-embeddings-v2-base-code' o modelo específico del proyecto)
FAST_STARTUP - Establezca en 'verdadero' para utilizar un modelo más pequeño para un inicio más rápido (valor predeterminado: 'falso')
QUANTIZATION - Habilitar o deshabilitar la cuantificación (valor predeterminado: 'verdadero')
BINARY_EMBEDDINGS - Habilitar o deshabilitar incrustaciones binarias (predeterminado: 'false')
IGNORE_PATTERNS - Lista separada por comas de archivos/directorios a ignorar

Primera puesta en marcha

En la primera ejecución, Files-DB-MCP descargará modelos de incrustación, lo que puede tardar varios minutos dependiendo de:

El tamaño del modelo seleccionado (300-500 MB para modelos de alta calidad)
La velocidad de tu conexión a Internet

Los inicios posteriores serán mucho más rápidos, ya que los modelos se almacenan en caché en un volumen Docker persistente. Para un inicio inicial más rápido, puede:

# Use a smaller, faster model (90MB)
EMBEDDING_MODEL=sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2 files-db-mcp

# Or enable fast startup mode
FAST_STARTUP=true files-db-mcp

Almacenamiento en caché de modelos

Files-DB-MCP conserva automáticamente los modelos de incrustación descargados, por lo que solo necesita descargarlos una vez:

Los modelos se almacenan en un volumen Docker llamado model_cache
Este volumen persiste entre reinicios de contenedores y entre diferentes proyectos.
El caché se comparte para todos los proyectos que utilizan Files-DB-MCP en su máquina
No es necesario volver a descargar el modelo para cada proyecto

Integración de Claude Code

Añade a tu configuración de Claude Code:

{
  "mcpServers": {
    "files-db-mcp": {
      "command": "python",
      "args": ["/path/to/src/claude_mcp_server.py", "--host", "localhost", "--port", "6333"]
    }
  }
}

Para obtener más detalles, consulte Integración de Claude MCP .